KI-Agenten: Von der Assistenz zur Aktion

Ältere Anlagen, komplexere Technik und fehlendes Fachwissen erhöhen den Aufwand in der Instandhaltung. KI-Agenten sollen vor allem administrative und koordinative Aufgaben übernehmen. Das erklärt David Hahn, CEO und Co-Founder von Remberg in der aktuellen Podcast-Folge von Industry Insights.

Instandhaltung werde in vielen Organisationen noch immer unterschätzt, sagt Hahn. Der Grund sei einfach: „Wenn alles läuft, meckert keiner. Aber wenn es eben nicht läuft, dann guckt man genau auf die Truppe.“

Aber gleichzeitig steige die Komplexität, bestehende Technik bleibe länger im Betrieb und erfahrene Mitarbeitende gehen in den Ruhestand. Damit werde es schwieriger, „zur richtigen Zeit die richtige Person zu haben, die diese Maschine dann im richtigen Zeitfenster wartet, instandhält oder repariert“. Hahn sieht deshalb vor allem bei Koordination und Administration Potenzial für KI. Den praktischen Einsatz an der Maschine werde sie dagegen kurzfristig nicht ersetzen.

Dass Menschen in den kommenden Jahren bei Reparaturen durch humanoide Roboter ersetzt würden, erwartet er nicht. Beschäftigte würden aus seiner Sicht noch lange direkt an den Maschinen arbeiten. KI könne ihnen jedoch administrative Tätigkeiten abnehmen und dadurch den Fokus stärker auf die eigentliche Instandhaltungsarbeit lenken.

Von der digitalen Plantafel zum KI-Agenten

Klassische Instandhaltungssoftware digitalisiert nach Angaben von Hahn bereits viele Abläufe. Unternehmen können darin Anlagen verwalten und geplante Ereignisse wie Wartungen, Sichtprüfungen oder Inspektionen ebenso abbilden wie ungeplante Störungen.

Die Software nehme den Verantwortlichen die eigentliche Koordination bislang jedoch nicht vollständig ab. Der nächste Entwicklungsschritt war deshalb zunächst eine KI-Assistenz. Anwender können Fragen stellen und dabei beispielsweise auf Dokumente zugreifen, die zu einer Maschine hinterlegt sind.

Mit agentischen Systemen verändert sich der Ansatz nach Einschätzung von Hahn grundlegend: Statt lediglich Informationen bereitzustellen, könne das System mehrere Arbeitsschritte übernehmen und ein Ergebnis vorbereiten. Der Mensch entscheide anschließend, ob dieses Ergebnis verwendet oder noch einmal überarbeitet werden soll.

Wartungspläne in wenigen Minuten vorbereiten

Ein möglicher Einsatzbereich ist das Anlegen neuer Maschinen und der dazugehörigen Wartungspläne: Dokumente werden eingelesen, Daten strukturiert und Felder automatisch ausgefüllt. Anschließend könne die KI unter anderem prüfen, welche Zyklen erforderlich sind, welche Ersatzteile vorgehalten werden sollten und welche Arbeitsanweisungen relevant sind.

„Das wird alles komplett für dich vorbereitet, sodass du dann im System einfach nur noch anschauen musst: Passt dieser Wartungsplan jetzt oder nicht?“, erläutert Hahn.

Bei Kunden aus der Stahlindustrie dauere die Vorbereitung einer Anlage je nach Komplexität bislang zwischen sechs Stunden und mehreren Arbeitstagen. Mit dem neuen Verfahren könne die Vorbereitung nach seinen Angaben innerhalb weniger Minuten erfolgen. Anschließend müsse das Ergebnis weiterhin geprüft werden.

Wie sich KI-Agenten bereits im Arbeitsalltag einsetzen lassen, erfahren Sie in der Podcast-Folge.

KI braucht nicht immer perfekte Daten

Eine häufig diskutierte Voraussetzung für KI-Anwendungen ist eine saubere Datenbasis. Hahn sieht den Aufwand zumindest für bestimmte Anwendungen deutlich geringer.

Für das beschriebene Störungsmanagement benötige ein Unternehmen zunächst lediglich eine Anlagenliste. Die Informationen könnten auch aus einer bestehenden Excel-Datei oder anderen Bestandsunterlagen stammen.

Bilder, die Beschäftigte gemeinsam mit einer Störungsmeldung übermitteln, könnten ebenfalls analysiert werden. Auch für präventive Wartungspläne sei nicht zwangsläufig eine umfangreiche Datenbasis erforderlich. Unternehmen müssten allerdings definieren können, welche geplanten Arbeiten in welchen Zyklen stattfinden sollen.

Mehr Daten werden relevant, wenn der KI-Agent zusätzlich konkrete Lösungsvorschläge für eine Störung liefern soll. Dann könne das System beispielsweise auf die Historie einer Anlage, vergleichbare Maschinen oder vorhandene Dokumentationen zugreifen.

Diese Informationen seien hilfreich, aber „kein Must-have“, um erste Anwendungen umzusetzen, betont Hahn. Besonders sinnvoll seien umfangreichere historische Daten aus seiner Sicht bei Anlagen, bei denen Ausfälle besonders problematisch sind.

Die Entwicklung agentischer Instandhaltungssoftware zielt damit vor allem darauf, bestehende digitale Prozesse weiter zu automatisieren. KI-Agenten sollen Informationen nicht nur auswerten, sondern Aufgaben vorbereiten, Meldungen strukturieren und mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden.

Die endgültige Entscheidung soll jedoch beim Menschen bleiben. Hahn beschreibt den Ansatz so: Die Agenten sollen Daten „lesen, schreiben, verstehen, verarbeiten können“, während der Anwender am Ende entscheidet, „wird es jetzt gemacht oder nicht“.

Mehr zum Thema und was Maschinenbauer von Start-ups lernen können, erfahren Sie im Podcast!